近期国家机构传递重大政策,一体七交：探寻我国五大历史名城的深厚底蕴

本月行业报告更新重大研究成果,火山引擎终于押中了MaaS的爆发,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。数字化监督平台，智能优化服务质量

金华市永康市、双鸭山市四方台区 ，楚雄南华县、永州市道县、广西钦州市灵山县、黄山市黄山区、中山市古镇镇、嘉兴市南湖区、鸡西市城子河区、咸阳市长武县、黔西南册亨县、哈尔滨市五常市、温州市泰顺县、商洛市商州区、郴州市苏仙区、文昌市翁田镇、黔东南天柱县 、衡阳市雁峰区、重庆市渝中区、曲靖市马龙区、淮南市田家庵区、青岛市崂山区、孝感市汉川市、眉山市青神县、咸阳市渭城区、佳木斯市桦南县、嘉峪关市文殊镇、哈尔滨市平房区、乐东黎族自治县莺歌海镇

刚刚科研委员会公布突破成果,本月相关部门传递重要研究成果,一体七交：探寻我国五大历史名城的深厚底蕴，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：售后服务统一热线，维修更放心

运城市新绛县、镇江市丹阳市 ，内蒙古兴安盟扎赉特旗、上海市虹口区、齐齐哈尔市克山县、昆明市呈贡区、重庆市渝中区、陵水黎族自治县三才镇、温州市龙港市、南京市秦淮区、黔东南从江县、吉安市吉安县、镇江市句容市、广西贺州市昭平县、临沂市兰陵县、玉溪市红塔区、济南市历城区 、内蒙古包头市青山区、宜春市高安市、新余市分宜县、杭州市桐庐县、常州市新北区、潍坊市临朐县、绍兴市柯桥区、眉山市洪雅县、广西梧州市蒙山县、西宁市湟中区、佳木斯市前进区、锦州市凌海市、大兴安岭地区塔河县、宿迁市宿城区

全球服务区域: 郑州市巩义市、大庆市龙凤区 、安庆市宿松县、忻州市五台县、襄阳市谷城县、临汾市洪洞县、永州市宁远县、阜新市阜新蒙古族自治县、萍乡市莲花县、雅安市石棉县、重庆市奉节县、镇江市丹徒区、江门市新会区、天津市宝坻区、广西百色市那坡县、黔东南天柱县、扬州市江都区 、衢州市龙游县、成都市双流区、六安市裕安区、吉安市吉州区、临沧市沧源佤族自治县

专家技术支援专线,昨日研究机构公布重大成果,一体七交：探寻我国五大历史名城的深厚底蕴，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：售后服务统一热线，维修更放心

全国服务区域: 邵阳市大祥区、内蒙古乌兰察布市集宁区 、西安市阎良区、永州市江华瑶族自治县、广安市邻水县、琼海市石壁镇、亳州市涡阳县、广西南宁市横州市、平凉市灵台县、宜春市奉新县、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克前旗、黔南瓮安县、哈尔滨市道里区、朔州市平鲁区、江门市开平市、东莞市南城街道、池州市东至县 、上海市崇明区、黄冈市浠水县、威海市文登区、双鸭山市岭东区、儋州市兰洋镇、临夏东乡族自治县、德州市德城区、曲靖市马龙区、保亭黎族苗族自治县什玲、烟台市莱阳市、铜川市宜君县、西宁市城西区、淄博市高青县、怀化市靖州苗族侗族自治县、周口市西华县、泰州市高港区、东方市八所镇、德州市宁津县、中山市阜沙镇、重庆市渝北区、温州市永嘉县、北京市平谷区、宜春市铜鼓县、宁德市柘荣县

本周数据平台近期行业报告发布政策动向:本月行业协会披露重大成果,一体七交：探寻我国五大历史名城的深厚底蕴

在我国悠久的历史长河中，有许多名城古迹，它们承载着丰富的文化内涵和深厚的历史底蕴。其中，“一体七交”这一概念，便是对我国五大历史名城的一种独特诠释。这五大名城分别是：西安、洛阳、南京、杭州和开封。它们在我国古代历史中扮演着举足轻重的角色，共同书写了中华民族的辉煌篇章。 一、西安：古都风华 西安，古称长安，是十三朝古都，被誉为“千年帝都，万国朝宗”。这里不仅有着丰富的历史遗迹，还有着独特的文化底蕴。秦始皇兵马俑、大雁塔、华清宫等著名景点，都是西安的标志性建筑。在这里，我们可以感受到古代帝王的雄伟气魄，领略到中华民族的灿烂文明。 二、洛阳：千年帝都 洛阳，古称洛邑，是东汉、魏、西晋、北魏等多个朝代的都城。洛阳有着“九朝古都”的美誉，是我国古代文明的发源地之一。龙门石窟、白马寺、关林等名胜古迹，见证了洛阳千年的辉煌。在这里，我们能够体会到古代帝王的雄才大略，感受到中华民族的博大精深。 三、南京：六朝古都 南京，古称金陵，是六朝古都，有着“十朝都会”的美誉。南京历史悠久，文化底蕴深厚，是我国古代文化的重要发源地。中山陵、明孝陵、南京城墙等景点，都是南京的标志性建筑。在这里，我们能够感受到古代帝王的英勇事迹，领略到中华民族的坚韧精神。 四、杭州：人间天堂 杭州，古称临安，是南宋都城，被誉为“人间天堂”。杭州以美丽的自然风光和悠久的历史文化著称于世。西湖、灵隐寺、六和塔等景点，都是杭州的标志性建筑。在这里，我们能够感受到江南水乡的柔美，领略到中华民族的智慧与才情。 五、开封：七朝古都 开封，古称汴梁，是七朝古都，有着“天下第一府”的美誉。开封历史悠久，文化底蕴深厚，是我国古代文化的重要发源地。龙亭、大相国寺、铁塔等景点，都是开封的标志性建筑。在这里，我们能够感受到古代帝王的雄才大略，领略到中华民族的坚韧精神。 “一体七交”这一概念，将这五大名城紧密联系在一起，共同构成了我国古代历史的辉煌篇章。这些名城不仅有着丰富的历史遗迹，还有着独特的文化底蕴，是我国历史文化的瑰宝。在新时代的征程中，我们应当传承和弘扬这些名城的历史文化，为中华民族的伟大复兴贡献力量。

文丨阑夕IDC 有个报告是我从去年就开始注意的：中国大模型公有云服务市场分析，这是对国内 AI 产业「商品化」最客观也是最真实的数据反馈。它直接反映了大模型的应用规模，而不是把 IaaS、PaaS 打包一起统计，可以说是 tokens 经济最核心的指标。比如去年中国整个公有云的 Tokens 调用量几乎是从无到有的飙升到了 114.2 万亿次，已经呈现出了爆发趋势，前天 IDC 又更新了今年上半年的报告，Tokens 的调用总量达到 536.7 万亿次，半年的时间干了去年全年接近 5 倍的活儿。这张环比数据表的信息量很大，可以看到 2 个异军突起的增长拐点，分别在 2024 年 7 月和 2025 年 2 月，这两个时间发生了什么事？2024 年 7 月，豆包掀起大模型降价风潮的影响出现，因为把旗舰模型的计费标准从「几分钱」降低到「几厘钱」，几乎是以一己之力凭空创造出了大模型公有云这个市场；2025 年 2 月，DeepSeek-R1 全球爆火，不但打响了大模型领域的成本革命，也把 AI 云的负载压力从预训练切换到了推理，从此开源模型百花齐放，进一步促进了模型商品化的渗透率。整个连锁反应的结果，就是 MaaS（模型即服务）这种商业模式的拔地而起，以及最早布局 MaaS 的火山引擎，现在拿到了 49.2% 的市场份额，相当于全行业的半壁江山。注意，这个统计并不包括豆包、抖音等字节内部产品，完全是外部企业客户的调用量。当然，MaaS 只是 AI 云的赛道之一，基于统计口径的不同，阿里云、百度云也都能在 IaaS、PaaS 等赛道拿到另外的第一名，但就含金量而言，MaaS 是最能证明大模型行业发展情况的晴雨表。因为 MaaS 的调用量大，也够直接，模型好不好用、该怎么改的评测集，都是只有通过调用才能得到的信息，卖 GPU 是拿不到这类数据的，所以火山引擎从一开始就是把 MaaS 作为 AI 云的核心目标，这对兄弟部门的豆包也有帮助：「大的使用量，才能打磨出好模型，并且大幅降低模型推理的单位成本。」MaaS 是一个边缘创新的典型产物，因为营收和利润的起点都很低，传统云厂商都不太看得上，还是卖算力最赚钱，像是甲骨文这种千亿美金级别的锁单带动股价飙涨，才是聚光灯下的主流叙事。但是对于开发者来说，原生化的 AI 云才是刚需，去买算力部署模型，门槛天然就高，比如我们都知道，DeepSeek 已经是大模型里的价格屠夫了，但要训练一套完整的 DeepSeek MoE 模型，至少需要 320 张 GPU，这就不是普通开发者能说上就上的。所以 MaaS 这种群众路线的服务才越来越受欢迎，它相当于一家模型商店，把市面上的模型都封装到了云上，开发者不必关心技术细节，只需按量付费，直接调用模型的核心能力——文本生成、图像识别、语音转换等——为己所用。有个对 MaaS 模式的体验形容特别恰当：拎包入住，丰俭由人。Quest Mobile 在 2025 中国移动互联网半年大报告里也提到过一个点，在国内的 AI 应用侧，插件产品的规模要明显高于原生产品，什么意思呢，就是大家期待的杀手级 App，可能并没有那么快出现，与此同时，AI 又已经变得无处不在了，以新功能的形式。在这个渗透过程里，MaaS 市场就是最大的幕后功臣，一个社交产品的开发者，如果想要新增一个 AI 头像的绘制功能，完全可以不用重复造轮子，专门训练一个图片模型出来，而是可以像去超市购物那样，在 MaaS 市场里挑一个价格和性能最适合的，然后用接口的方式加到自己的产品里，即开即用。美国 BI 平台 Databricks 的负责人今年也说过来自业务侧的反馈：「大多数企业并不想成为 AI 专家，他们只是需要开箱化的 AI 解决方案，而且微调和管理开源模型的复杂性对他们而言依然是一个难以跨越的门槛。」所以像是 OpenAI 和 Anthropic 在面对免费平替的开源模型时还是非常能打，而拥有企业级服务经验的 Salesforce 和 Oracle 也在老树新芽般的高速增长，模型的原始智能水平固然重要，但更值钱的地方在于它驱动产品的质量和可用性。某种意义上，MaaS 才是真正的大模型竞技场，像是火山引擎之所以占有率独一档，就是因为它能汇聚市面上最新、最领先的模型，还是用超市的比喻来理解，就是供应链的竞争力制胜，比如 Google 的新图片模型 nano-banana 刷屏之后，唯一能跟上硬刚的，就是字节的 Seedream 4.0，刚刚登顶 LMArena，而在火山引擎，这些顶级模型都在摆货架上「予取予求」。而且即便有微调和训推需求，火山引擎的 Infra 效率也是行业领先的，像是 DeepSeek-V3.1 这种开源模型在火山引擎上的表现指标也非常漂亮，这些都会最终体现到开发者的体验端，形成用量越多、进步越快的正循环。前几天看到有条推文，说 OpenAI 曾经明确表示 GPT-4o、o1、o3、o3-mini 这样说命名对用户来说太不友好了，要用 GPT-5 来做统一和简化，现在来看，这话 OpenAI 只做到了一半，确实只有 GPT-5 一个模型了，然而我们看到迎面走来的方阵分别是：GPT-5、GPT-5 auto、GPT-5 thinking、GPT-5 pro、GPT-5-mini、GPT-5-nano ⋯⋯本质上，模型商品化的主要瓶颈，还是 Tokens 不够用，于是不得不人为设置各种档位，在让大模型变成自来水那样按需取用的生活资源这件事情上，MaaS 平台的用武之地和长期价值，一定会与日俱增。前几个月我还在说，基于 Google 的 Q2 财报，Google 云 5 月的 Tokens 调用量是 480 万亿次，到了 7 月就涨到了 980 万亿次，不但增长极高，而且单月就已经相当于去年中国公有云总计调用次数的 8 倍之多了。但在对齐比较对象之后，就会发现如果让豆包「出战」，在规模上甚至是可以和 Google 正面硬刚的：火山引擎在 6 月的一次大会上披露过，截至 2025 年 5 月，豆包大模型的日均 Tokens 调用量是 16.4 万亿次，拉到月均来算，就是 500 亿次以上，比同期的 Google 只多不少。换句话说，这个行业还没有到冲刺的阶段，但头部大模型厂商都已经跑出了冲刺的速度，增长速度一个比一个吓人，云上一日，人间一年，我就感觉到快。你们也可以参与预测一下，半年后 IDC 公布 2025 年全年中国大模型公有云的 Tokens 调用量时，会出现一个什么量级的数字？